#!/usr/bin/env python

# !-*-coding:utf-8 -*-

# !@Time     : 2021/10/13 16:24

# !@Author   : xul

# !@File     : .py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py
from Course_frist.lr_utils import load_dataset


train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_orig, test_set_y, classes = load_dataset()

index = 25
plt.imshow(train_set_x_orig[index])
# 查看训练集里面第26张图片
# plt.show()
print("y=" + str(train_set_y[:, index]) + ", it's a " + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])].decode(
    "utf-8") + "' picture")
print("******************************")

# 训练集图片的数量
m_train = train_set_y.shape[1]
# 测试集图片的数量
m_test = test_set_y.shape[1]
#  训练 测试里面图片的高度和宽度
num_px = train_set_x_orig.shape[1]

print("训练集的数量：m_train = " + str(m_train))
print("测试集的数量：m_test = " + str(m_test))
print("每张图片的宽/高：num_px = " + str(num_px))
print("每张图片的大小：(" + str(num_px) + "," + str(num_px) + ",3)")
print("训练集_图片的维数：" + str(train_set_x_orig.shape))
print("训练集_标签的维数：" + str(train_set_y.shape))
print("测试集_图片的维数:" + str(test_set_x_orig.shape))
print("测试集_标签的维数：" + str(test_set_y.shape))
print("******************************")

# 将训练集的维度降低并转置
train_set_x_flatten = train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0], -1).T
# 将测试集的维度降低并转置
test_set_x_fatten = test_set_x_orig.reshape(test_set_x_orig.shape[0], -1).T

print("训练集降维后的维度：" + str(train_set_x_flatten.shape))
print("训练集_标签的维度：" + str(train_set_y.shape))
print("测试集降维后的维度：" + str(test_set_x_fatten.shape))
print("测试集_标签的维度：" + str(test_set_y.shape))

# 标准化我们的数据集
train_set_x = train_set_x_flatten / 255
test_set_x = test_set_x_fatten / 255


# 构建sigmoid() 需要使用sigmoid(w^Tx + b)计算出来预测
def sigmoid(z):
    """
        参数：
            z  - 任何大小的标量或numpy数组。

        返回：
            s  -  sigmoid（z）
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-z))
    return s


# 测试sigmoid()
print("====================测试sigmoid====================")
print("sigmoid(0) = " + str(sigmoid(0)))
print("sigmoid(9.2) = " + str(sigmoid(9.2)))


# 初始化我们需要的参数w和b
def initialize_with_zeros(dim):
    """
        此函数为w创建一个维度为（dim，1）的0向量，并将b初始化为0。

            参数：
                dim  - 我们想要的w矢量的大小（或者这种情况下的参数数量）

            返回：
                w  - 维度为（dim，1）的初始化向量。
                b  - 初始化的标量（对应于偏差）
    """
    w = np.zeros(shape=(dim, 1))
    b = 0
    # 使用断言确保我们要的数据是正常的
    # w的维度是(dim,1)
    assert (w.shape == (dim, 1))
    # b的类型是float或者是int
    assert (isinstance(b, float) or isinstance(b, int))
    return w, b


# 我们要实现一个成本函数及其渐变的函数propagate()
def propagate(w, b, X, Y):
    """
    实现前向后向传播的成本函数及其梯度
    参数:
        w - 权重,大小不等的数组(num_px * num_px * 3,1)
        b - 偏差,一个标量
        X - 矩阵类型为(num_px * num_px,训练数量)
        Y - 真正的“标签”矢量(如果非猫则为0,如果猫则为1),矩阵维度为(1,训练数据数量)
    返回:
        cost - 逻辑回归的负对数似然成本
        dw - 相对于w的损失梯度,因此与w的形状相同
        db - 相对于b的损失梯度,因此于b的形状相同
    """

    m = X.shape[1]

    # 正向传播
    # 计算激活函数
    A = sigmoid(np.dot(w.T, X) + b)
    # 计算成本
    cost = (-1 / m) * np.sum(Y * np.log(A) + (1 - Y) * (np.log(1 - A)))

    # 反向传播
    dw = (1 / m) * np.dot(X, (A - Y).T)
    db = (1 / m) * np.sum(A - Y)

    # 使用断言确保数据的正确
    assert (dw.shape == w.shape)
    assert (db.dtype == float)
    cost = np.squeeze(cost)
    assert (cost.shape == ())

    # 创建一个字典 把dw和db的值给保存起来
    grads = {
        "dw": dw,
        "db": db
    }
    return grads, cost


# 测试propagate
print("====================测试propagate====================")
# 初始化一些参数
w, b, X, Y = np.array([[1], [2]]), 2, np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[1, 0]])
grads, cost = propagate(w, b, X, Y)
print("dw = " + str(grads["dw"]))
print("db = " + str(grads["db"]))
print("cost = " + str(cost))


# 使用渐变下降来更新参数
def optimize(w, b, X, Y, num_iterations, learning_rate, print_cost=False):
    """
       此函数通过运行梯度下降算法来优化w和b

       参数：
           w  - 权重，大小不等的数组（num_px * num_px * 3，1）
           b  - 偏差，一个标量
           X  - 维度为（num_px * num_px * 3，训练数据的数量）的数组。
           Y  - 真正的“标签”矢量（如果非猫则为0，如果是猫则为1），矩阵维度为(1,训练数据的数量)
           num_iterations  - 优化循环的迭代次数
           learning_rate  - 梯度下降更新规则的学习率
           print_cost  - 每100步打印一次损失值

       返回：
           params  - 包含权重w和偏差b的字典
           grads  - 包含权重和偏差相对于成本函数的梯度的字典
           成本 - 优化期间计算的所有成本列表，将用于绘制学习曲线。

       提示：
       我们需要写下两个步骤并遍历它们：
           1）计算当前参数的成本和梯度，使用propagate（）。
           2）使用w和b的梯度下降法则更新参数。
    """

    costs = []
    for i in range(num_iterations):
        grads, cost = propagate(w, b, X, Y)

        dw = grads["dw"]
        db = grads["db"]

        w = w - learning_rate * dw
        b = b - learning_rate * db

        # 记录成本
        if i % 100 == 0:
            costs.append(cost)
        # 打印成本数据
        if print_cost and (i % 100 == 0):
            print("迭代次数: %i，误差值: %f" % (i, cost))

    params = {
        "w": w,
        "b": b
    }

    grads = {
        "dw": dw,
        "db": db
    }
    return params, grads, costs


# 测试optimize
print("====================测试optimize====================")
w, b, X, Y = np.array([[1], [2]]), 2, np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[1, 0]])
params, grads, costs = optimize(w, b, X, Y, num_iterations=100, learning_rate=0.009, print_cost=False)
print("w = " + str(params["w"]))
print("b = " + str(params["b"]))
print("dw = " + str(grads["dw"]))
print("db = " + str(grads["db"]))


# 实现预测函数predict()
def predict(w, b, X):
    """
       使用学习逻辑回归参数logistic （w，b）预测标签是0还是1，

       参数：
           w  - 权重，大小不等的数组（num_px * num_px * 3，1）
           b  - 偏差，一个标量
           X  - 维度为（num_px * num_px * 3，训练数据的数量）的数据

       返回：
           Y_prediction  - 包含X中所有图片的所有预测【0 | 1】的一个numpy数组（向量）

    """

    # 图片的数量
    m = X.shape[1]
    Y_prediction = np.zeros((1, m))
    w = w.reshape(X.shape[0], 1)

    # 计算预测猫在图片中出现的概率
    A = sigmoid(np.dot(w.T, X) + b)
    for i in range(A.shape[1]):
        # 将概率a [0，i]转换为实际预测p [0，i]
        Y_prediction[0, i] = 1 if A[0, i] > 0.5 else 0
    # 使用断言
    assert (Y_prediction.shape == (1, m))
    return Y_prediction


# 测试predict
print("====================测试predict====================")
w, b, X, Y = np.array([[1], [2]]), 2, np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[1, 0]])
print("predictions = " + str(predict(w, b, X)))


# 构建模型
def model(X_train, Y_train, X_test, Y_test, num_iterations, learning_rate, print_cost):
    """
        通过调用之前实现的函数来构建逻辑回归模型

        参数：
            X_train  - numpy的数组,维度为（num_px * num_px * 3，m_train）的训练集
            Y_train  - numpy的数组,维度为（1，m_train）（矢量）的训练标签集
            X_test   - numpy的数组,维度为（num_px * num_px * 3，m_test）的测试集
            Y_test   - numpy的数组,维度为（1，m_test）的（向量）的测试标签集
            num_iterations  - 表示用于优化参数的迭代次数的超参数
            learning_rate  - 表示optimize（）更新规则中使用的学习速率的超参数
            print_cost  - 设置为true以每100次迭代打印成本

        返回：
            d  - 包含有关模型信息的字典。
    """

    w, b = initialize_with_zeros(X_train.shape[0])

    parameters, grads, costs = optimize(w, b, X_train, Y_train, num_iterations, learning_rate, print_cost)

    # 从字典“参数”中检索w和b
    w, b = parameters["w"], parameters["b"]

    # 预测测试集和训练集的列子
    Y_prediction_test = predict(w, b, X_test)
    Y_prediction_train = predict(w, b, X_train)

    # 打印训练后的准确性
    print("训练集的准确性: ", format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_train - Y_train)) * 100), "%")
    print("测试集的准确性: ", format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_test - Y_test)) * 100), "%")

    d = {
        "costs": costs,
        "Y_prediction_test": Y_prediction_test,
        "Y_prediction_train": Y_prediction_train,
        "w": w,
        "b": b,
        "learning_rate": learning_rate,
        "num_iterations": num_iterations
    }
    return d


print("====================测试model====================")
# 这里加载的是真实的数据，请参见上面的代码部分。
d = model(train_set_x, train_set_y, test_set_x, test_set_y, num_iterations=2000, learning_rate=0.005, print_cost=True)

# 绘制图
costs = np.squeeze(d['costs'])
plt.plot(costs)
plt.ylabel('cost')
plt.xlabel('iterations (per hundreds)')
plt.title('Learning rate =' + str(d['learning_rate']))
plt.show()
